Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques
Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié.
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2015
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dig-cirad-fr-5769802023-11-30T13:08:28Z http://agritrop.cirad.fr/576980/ http://agritrop.cirad.fr/576980/ Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques. Berrahou Soumia Lilia, Buche Patrice, Dibie-Barthélemy Juliette, Roche Mathieu. 2015. In : Actes de la conférence TALN'2015. Caen : 2015, 404-410. Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN'2015), Caen, France, 22 Juin 2015/25 Juin 2015.https://taln2015.greyc.fr/wp-content/uploads/2015/06/TALN-Livret.pdf <https://taln2015.greyc.fr/wp-content/uploads/2015/06/TALN-Livret.pdf> Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques Berrahou, Soumia Lilia Buche, Patrice Dibie-Barthélemy, Juliette Roche, Mathieu eng 2015 2015 Actes de la conférence TALN'2015 C30 - Documentation et information U30 - Méthodes de recherche 000 - Autres thèmes Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié. conference_item info:eu-repo/semantics/conferenceObject Conference info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://agritrop.cirad.fr/576980/1/taln-2015-court-014.pdf text Cirad license info:eu-repo/semantics/openAccess https://agritrop.cirad.fr/mention_legale.html https://taln2015.greyc.fr/wp-content/uploads/2015/06/TALN-Livret.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/purl/https://taln2015.greyc.fr/wp-content/uploads/2015/06/TALN-Livret.pdf info:eu-repo/semantics/reference/purl/https://taln2015.greyc.fr/articlesenlignetaln/ |
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Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié. |
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